M3D

推动3D医学图像分析的多模态大语言模型

M3D 3D医学图像分析多模态大语言模型医学数据集 AI医疗 Github 开源项目

M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。

awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦

Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答

该项目汇集医学影像多模态学习应用资源，涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文，并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新，收录超过100篇高质量论文，为医学影像多模态研究提供重要参考。

MedTrinity-25M - 多粒度标注医学数据集推动医疗AI进步

GithubMedTrinity-25M医学数据集多模态多粒度标注大规模开源项目

MedTrinity-25M是一个大规模医学多模态数据集，包含2500万条多粒度标注。该数据集整合了医学图像和文本信息，采用创新处理流程和先进语言模型生成精细描述。它显著提升了医学视觉问答性能，为医疗AI发展提供重要资源。项目还开源了相关模型和代码，推动医学AI领域的开放协作。

SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型

GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估

SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。

mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架

3D目标检测GithubMMDetection3D开源工具箱开源项目点云处理计算机视觉

MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架，基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器，适用于室内外3D检测数据集，可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现，以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究，还可作为库支持各类3D检测应用开发。

LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答

GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答

LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应，在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答，为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是，此模型仅供研究使用，不适用于临床决策。

Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架支持2D和3D多模态分析

GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络

Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架，支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法，兼容主流医学影像格式，提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标，便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。

ModelsGenesis - 3D医疗影像自监督预训练模型

3D医学影像GithubModels Genesis医学图像分析开源项目自学习迁移学习

此项目推出了名为Generic Autodidactic Models的预训练模型，专为3D医学影像应用设计，特别适合标注数据有限的情况。这一模型通过自监督学习实现自我训练，无需人工标注，并能生成各种应用场景的目标模型。Models Genesis性能显著优于从零开始训练的3D模型，甚至超过了包括ImageNet模型在内的2D方法，尤其在分割肝脏、肿瘤和海马体方面表现卓越。

Awesome-Medical-Large-Language-Models - 医疗大语言模型前沿进展汇总

AI医疗Github人工智能医疗大语言模型开源项目生物医学AI自然语言处理

visual-med-alpaca - 生物医学多模态AI模型实现图像理解和复杂问答

AIGithubLLMVisual Med-Alpaca多模态开源项目生物医学

Visual Med-Alpaca是一个参数高效的开源生物医学基础模型，集成了多模态能力。基于LLaMa-7B架构，该模型通过指令微调和视觉模块扩展，可执行放射影像解读和复杂临床问答等任务。仅需一张消费级GPU即可运行，为生物医学领域提供了灵活高效的AI研究工具。该项目仅供学术研究使用。

XrayGLM - 中文胸部X光片智能解读与诊断系统

GithubXrayGLM人工智能医学影像多模态模型开源项目胸部X光

XrayGLM是一个用于解读胸部X光片的中文医疗多模态模型，结合图像识别和自然语言处理技术分析X光影像并生成诊断报告。该模型基于MIMIC-CXR和OpenI数据集训练，支持影像诊断和多轮对话交互，为医疗影像诊断提供智能辅助。XrayGLM的开发促进了中文医学多模态模型的研究进展。

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